Co je tok tenzoru?
TensorFlow je open-source knihovna pro hluboké učení, která je vyvíjena a udržována společností Google. Nabízí programování toku dat, které provádí řadu úloh strojového učení. Byl postaven tak, aby fungoval na více CPU nebo GPU a dokonce i na mobilních operačních systémech, a má několik obalů v několika jazycích, jako je Python, C ++ nebo Java.
V tomto výukovém programu se naučíte:
- Co je tok tenzoru?
- Co je Keras?
- Vlastnosti Tensorflow
- Vlastnosti produktu Keras
- Rozdíl mezi TensorFlow a Keras
- Výhody toku tenzoru
- Výhody systému Keras
- Nevýhody tenzorového toku
- Nevýhody systému Keras
- Jaký rámec zvolit?
Co je Keras?
KERAS je knihovna Open Source Neural Network napsaná v Pythonu, která běží nad Theano nebo Tensorflow. Je navržen tak, aby byl modulární, rychlý a snadno použitelný. Byl vyvinut Françoisem Cholletem, inženýrem společnosti Google. Je to užitečná knihovna pro konstrukci libovolného algoritmu hlubokého učení.
Vlastnosti Tensorflow
Tady jsou důležité vlastnosti Tensorflow:
- Rychlejší ladění pomocí nástrojů Pythonu
- Dynamické modely s tokem řízení Pythonu
- Podpora pro vlastní přechody a přechody vyššího řádu
- TensorFlow nabízí několik úrovní abstrakce, které vám pomohou vytvářet a trénovat modely.
- TensorFlow vám umožní rychle trénovat a nasadit váš model bez ohledu na to, jaký jazyk nebo platformu používáte.
- TensorFlow poskytuje flexibilitu a kontrolu s funkcemi, jako je funkční API a model Keras
- Dobře zdokumentované, tak snadno pochopitelné
- Pravděpodobně nejpopulárnější snadné použití s Pythonem
Vlastnosti produktu Keras
Tady jsou důležité funkce systému Keras:
- Zaměřte se na uživatelskou zkušenost.
- Multi-backend a multi-platforma.
- Snadná výroba modelů
- Umožňuje snadné a rychlé prototypování
- Podpora konvolučních sítí
- Podpora rekurentních sítí
- Keras je expresivní, flexibilní a vhodný pro inovativní výzkum.
- Keras je framework založený na Pythonu, který usnadňuje ladění a prozkoumávání.
- Vysoce modulární knihovna neuronových sítí napsaná v Pythonu
- Vyvinuto se zaměřením na umožňuje rychlé experimentování
Rozdíl mezi TensorFlow a Keras
Zde jsou důležité rozdíly mezi Kera a Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras je API na vysoké úrovni, které běží nad TensorFlow, CNTK a Theano. | TensorFlow je rozhraní, které nabízí rozhraní API na vysoké i nízké úrovni . |
| Keras se snadno používá, pokud znáte jazyk Python. | Musíte se naučit syntaxi používání různých funkcí Tensorflow. |
| Perfektní pro rychlé implementace. | Ideální pro výzkum hlubokého učení, složité sítě. |
| Používá jiný nástroj pro ladění API, například TFDBG. | K ladění můžete použít vizualizační nástroje desky Tensor. |
| Začalo to Françoisem Cholletem z projektu a vyvinulo to skupinu lidí. | Byl vyvinut týmem Google Brain. |
| Psaný v Pythonu, obal pro Theano, TensorFlow a CNTK | Napsáno většinou v C ++, CUDA a Pythonu. |
| Keras má jednoduchou architekturu, která je čitelná a stručná. | Použití Tensorflow není příliš snadné. |
| V rámci Keras existuje velmi méně častá potřeba ladění jednoduchých sítí. | Je docela náročné provádět ladění v TensorFlow. |
| Keras se obvykle používá pro malé datové sady. | TensorFlow používaný pro vysoce výkonné modely a velké datové sady. |
| Podpora komunity je minimální. | Podporuje ji velká komunita technologických společností. |
| Lze jej použít pro modely s nízkým výkonem. | Používá se pro vysoce výkonné modely. |
Výhody toku tenzoru
Zde jsou výhody / výhody toku Tensor
- Nabízí jak Python, tak API, na kterých se snáze pracuje
- Mělo by být použito k trénování a poskytování modelů v živém režimu skutečným zákazníkům.
- Rámec TensorFlow podporuje výpočetní zařízení CPU i GPU
- Pomáhá nám provést podčást grafu, který vám pomůže načíst diskrétní data
- Nabízí rychlejší čas kompilace ve srovnání s jinými rámci hlubokého učení
- Poskytuje funkce automatické diferenciace, které těží z algoritmů strojového učení založených na gradientu.
Výhody systému Keras
Zde jsou výhody / výhody systému Keras:
- Minimalizuje počet potřebných akcí uživatele pro případy častého použití
- Při chybě uživatele poskytněte žalostnou zpětnou vazbu.
- Keras poskytuje jednoduché a konzistentní rozhraní optimalizované pro běžné případy použití.
- Pomůže vám psát vlastní stavební kameny, abyste vyjádřili nové nápady pro výzkum.
- Vytvářejte nové vrstvy, metriky a vyvíjejte nejmodernější modely.
- Nabídněte snadné a rychlé prototypování
Nevýhody tenzorového toku
Zde jsou nevýhody / nevýhody používání toku Tensor:
- TensorFlow nenabízí rychlost a využití ve srovnání s jinými rámci pythonu.
- Žádná podpora GPU pro Nvidia a pouze jazyková podpora:
- Potřebujete základní znalosti pokročilého počtu a lineární algebry a zkušenosti se strojovým učením.
- TensorFlow má jedinečnou strukturu, takže je náročné najít chybu a je obtížné ji ladit.
- Je to velmi nízká úroveň, protože nabízí strmou křivku učení.
Nevýhody systému Keras
Zde jsou nevýhody / nevýhody použití rámce Keras
- Je to méně flexibilní a složitější rámec, který se používá
- Například žádné RBM (Restricted Boltzmann Machines)
- Méně projektů dostupných online než TensorFlow
- Multi-GPU, nefunguje 100%
Jaký rámec zvolit?
Zde je několik kritérií, která vám pomohou vybrat konkrétní rámec:
| Účel rozvoje | Knihovna na výběr |
| Jsi Ph.D. student | TensorFlow |
| Chcete použít Deep Learning k získání dalších funkcí | Keras |
| Pracujete v průmyslu | TensorFlow |
| Právě jste zahájili 2měsíční stáž | Keras |
| Chcete dát studentům praxi | Keras |
| Neznáš ani Pythona | Keras |
KLÍČOVÉ ROZDÍLY:
- Keras je rozhraní API na vysoké úrovni, které běží na TensorFlow, CNTK a Theano, zatímco TensorFlow je rozhraní, které nabízí rozhraní API na vysoké i nízké úrovni.
- Keras je ideální pro rychlou implementaci, zatímco Tensorflow je ideální pro výzkum hlubokého učení, komplexní sítě.
- Keras používá ladicí nástroj API, jako je TFDBG, na druhé straně v Tensorflow můžete k ladění použít vizualizační nástroje desky Tensor.
- Keras má jednoduchou architekturu, která je čitelná a stručná, zatímco použití Tensorflow není příliš snadné.
- Keras se obvykle používá pro malé datové sady, ale TensorFlow pro vysoce výkonné modely a velké datové sady.
- V Kerasu je podpora komunity minimální, zatímco v TensorFlow Podporuje ji velká komunita technologických společností.
- Keras lze použít pro modely s nízkým výkonem, zatímco TensorFlow lze použít pro modely s vysokým výkonem.